Name: autopilot sensors for uav flight control
Uploaded: 2023-04-30T07:05:02.000Z
Duration: 8 min 36 s
Channel: JoVE

이 절차는 IMU 및 ADS 센서 교정 및 비행 컴퓨터와의 통합을 설명하고 실외 비행 시설에서 통합 된 INS 및 ADS 데이터 수집 및 처리의 사용을 보여줍니다. 미시간 대학교 M-Air 그물 비행 테스트 시설에서 운영되는 사분면비행 제어가 입증되었습니다.
1. 센서 교정: 관성 측정 장치(IMU)
센서 교정은 고품질 테스트 장비의 지원을 받아 수행될 때 가장 효과적입니다. 3축 IMU의 경우 정밀속도표(도6)를사용하여 각 축에 대한 자이로 및 가속도계를 별도로 보정합니다. 속도 표는 사용자가 정의한 각도 속도로 정확하게 회전합니다. 사용자는 일련의 속도 명령을 발행하며, IMU는 센서 교정에 필요한 데이터를 수집합니다. 따라서 아래에 설명된 단일 축 교정 실험은 따라서 각 IMU 센서축(x, y, z)에대해 한 번 세 번 반복된다.
<ol><li>보정되는 센서 축이 내부 또는 바깥쪽으로 복사하도록 IMU를 속도 표에 마운트합니다.</li>
	<li>테이블 중앙에서 IMU 센터의 중심까지의 거리를 측정합니다. 이는 원형 모션의 참조 반지름입니다.</li>
	<li>DAQ 컴퓨터, IMU 및 배터리를 속도 테이블에 직접 마운트하고 모든 구성 요소를 직접 연결합니다.</li>
	<li>IMU 속도 및 가속 데이터를 수집하는 소프트웨어를 설정합니다.</li>
	<li>속도 표는 움직이지 않지만 기록 속도 자이로 및 가속도계 바이어스 값입니다.</li>
	<li>서로 다른 양수 및 음수 상수 속도 테이블 회전 률로 일련의 실험을 수행합니다. 센서 교정은 선형으로 예상됩니다. 0(기준), ±15, ±30, ±60도/초의 속도로 데이터를 수집합니다. 테이블은 더 빠른 속도로 회전할 수 있지만 선택한 값은 일반적인 UAV 비행 작업에서 예상되는 신호를 커버하기에 충분합니다.</li>
	<li>위에 나열된 각 각도 속도 값에 대해 보정되는 속도 자이로 및 가속도계에서 데이터를 수집합니다. 일정한 속도를 유지하려면 데이터가 수집되기 전에 각 회전 속도를 설정해야 합니다. 30~ 100Hz 이상의 데이터 수집 속도를 가정하고 10-15s 이상의 데이터를 수집하여 최종 교정 값에서 장애를 필터링할 수 있도록 합니다.</li>
	<li>분리 및 속도 테이블에서 IMU를 제거하고 가속도계가 아래로 보정되는 것을 방향을 지정합니다.</li>
	<li>컴퓨터 시스템을 통해 +1g 의 데이터를 수집합니다.</li>
	<li>IMU를 뒤집어가 가속도계가 포인트를 보정하고 컴퓨터 시스템을 통해 -1g 데이터를 수집합니다. 이러한 추가 데이터 포인트는 쉽게 얻을 수 있으며 ±1g의 속도 테이블 데이터에서 얻은 각 선형 교정 곡선의 유효성을 검사하는 데 사용할 수 있습니다.  선형 가속도계 데이터가 쿼드콥터 본문에 비해 "다운" 방향을 결정하는 데 사용되기 때문에 1g 값은 정확하게 보정하는 것이 특히 중요합니다.</li>
	<li>데이터를 처리합니다. MKS 유닛 회전속도(자이로) 및 선형 가속도계(가속도계)에 대한 획득 전압과 관련된 자이로 및 가속도계 데이터 포인트에 맞는 선형 곡선을 개발합니다. 교정 오류가 충분히 낮은지 확인합니다. 요금 표는 자이로 교정을 위한 각도 속도를 직접 제어합니다. 원형 모션의 중심력에 의해 유도되는 해당 가속은, 속도 테이블 센터에서 IMU의 지정된 각도 속도 ω 및 반지름 r으로부터 계산될 수 있다. <img src="/files/ftp_upload/10470/10470eq17.jpg">(9)</li>
</ol>2. 쿼드로터 비행 실험
실험의 마지막 시리즈를 위해, 우리는 쿼드로터에 IMU와 피토 시스템을 장착 (그림 7에표시) 미시간 대학의 M-Air 그물 비행 시설에서 비행. 차량은 아두파일럿 오픈 소스 오토파일럿 패키지 의 포트를 통해 비글본 블루(마이크로프로세서 사용 없음)로 안정화되고 미션 플래너 지상역 소프트웨어를 통해 비행 전에 구성됩니다. 무선 제어 송신기/수신기 인터페이스를 통해 파일럿은 사분면 고도, 좌우 모션에 대한 "외부 루프" 명령을 제공하고 아두파일럿의 "내부 루프" 비행 제어 법으로 이동하여 사사회전 롤 각도, 피치 각도, 야각도(제목) 및 고도를 조절할 수 있습니다. [14]
쿼드로터는 안정화를 위해 공기 속도 피드백을 필요로 하지 않기 때문에, Ardupilot은 IMU 데이터와 고도에 대한 압력 센서에만 의존하며, 이는 이륙 고도 압력에 비해 프로그램 초기화 중에 보정되어 파일럿 입력을 고려할 때 비행을 안정화시킵니다. Ardupilot의 완전 자율 확장에는 GPS 또는 기타 감지 시스템(예: 고속 모션 캡처)의 관성 위치 데이터가 필요합니다. 제한된 환경에서 사분으로 실험이 수행되었기 때문에 피토 공기 데이터 시스템은 필요하지 않습니다.  그러나 피토 시스템은 불확실한 바람이 부는 환경에 따라 정확한 비행 경로를 시도하는 고정 날개 항공기 및 멀티 콥터에 필수적입니다. [15, 16] 비행 테스트 절차는 비행 전, 비행 테스트 및 비행 후의 세 단계로 나뉩니다. 이 세분화는 잘 확립 된 조종석 체크리스트를 사용하여 유인 항공기의 조종사가 이어지는 절차와 유사합니다. [17]
비행 전
<ol><li>배터리를 충전하고 설치하기 전에 테스트합니다.</li>
	<li>명확한 테스트 환경(실내 또는 실외)을 설정하고 관련되지 않은 사람들이 명확하게 유지되도록 영역을 표시합니다.</li>
	<li>비행 테스트 팀이 계획된 테스트를 수행하기 위해 브리핑및 자격을 갖춘(훈련된)을 수행해야 합니다.</li>
	<li>야외 비행하는 경우 FAA 규정에 따라 항공기와 조종사가 등록되고 인증되었는지 확인하십시오. 야외 테스트에는 최소 3명이 필요합니다: 명령의 조종사(PIC), 시각 관찰자(VO), 지상역 운영자. 우리의 시험을 위해, 쿼드로터는 야외에서 그물 시설에서 비행합니다. 두 명의 밧줄 작업자는 차량이 실내 테스트를 위해 멀리 날 수 없도록 보장합니다. UAV가 개방형 야외 공간을 차지하지 않기 때문에 그물 비행 테스트에는 특정 FAA 규정이 적용되지 않습니다.</li>
	<li>비행 컴퓨터와 지상 역 노트북을 켭니다.</li>
	<li>센서가 제대로 작동하는지 확인하기 위해 예비 데이터를 수집합니다. 조종사 및 지원 팀은 비행 계획에 대한 명확한 이해를 보장해야 하며 중단/복구 절차가 마련되어 있어야 합니다.</li>
</ol>비행 테스트
<ol start="6"><li>지상 스테이션에서 데이터 수집을 시작합니다.</li>
	<li>비행 영역이 명확하고 안전한지 확인합니다.</li>
	<li>팔 추진기 / 모터.</li>
	<li>비행 테스트 시퀀스를 시작합니다.</li>
	<li>조종사가 최소한 단계별로 각 단계를 호출하는 비행 테스트를 수행합니다. 이륙(발사), 비행 모드 변경, 알려진 웨이포인트 타겟 또는 기동, 착륙.  모든 직원이 업무에 착수하고 필요에 따라 비상 절차(비행 종료)를 실행해야 합니다. 웨이포인트와 궤적은 각 비행에 만만치 않습니다. 사분면 실험의 경우, 일정한 고도와 헤딩에서 적당히 공격적인 크로스 및 직사각형 패턴을 따르고 등반 / 하강 다음 yaw 시퀀스를 따릅니다. 이 비행의 각도 속도와 선형 가속은 데이터에서 쉽게 식별되며 IMU 및 비행 컨트롤러가 올바르게 작동하는지 확인합니다.</li>
</ol>비행 후
<ol start="11"><li>모터를 무장 해제하여 실수로 켜지지 않도록 합니다.</li>
	<li>비행 데이터를 저장하고 다운로드하여 보관 저장합니다.</li>
	<li>파일럿, VO 및 지상 역 운영자 피드백당 단어로 비행할 수 있습니다.</li>
	<li>필요에 따라 배터리를 확인하고 충전하십시오.</li>
	<li>장비를 복구하고 다음 탑승자를위한 영역을 청소하십시오.</li>
</ol>

여기서 우리는 고정 날개 및 회전 날개 항공기 실시간 비행 제어를 가능하게하는 데 필요한 센서 시스템, 데이터 수집 및 신호 필터링 프로세스를 설명했습니다. 이 데이터 파이프라인은 모든 유인 및 무인 항공기 오토파일럿 시스템의 필수 요소입니다. 멀티콥터는 안정화를 위해 오토파일럿이 필요하며, 모든 유형의 항공기는 공중 데이터 수집 및 탑재하중 운송과 관련된 임무를 수행하는 점점 더 자율적인 항공기 시스템으로 이동함에 따라 모든 운영에 대한 실시간 데이터 수집 및 비행 제어에 비판적으로 의존합니다. 상용 센서 패키지를 통합할 수 있지만 다양한 환경에서 센서 기능과 한계를 이해하는 데 신뢰성이 중요합니다. 예를 들어, 무거운 강수량 이나 얼음 피토 튜브를 차단할 수 있습니다., 도시 협곡 구조 GPS 신호를 차단할 수 있습니다.
또한 비정상적인 태도는 Euler Angle 태도 표현에 의존하는 상태 추정 계산에 대한 확장이 필요할 수 있습니다. 추가 센서의 통합을 통해 얻은 복원력과...

실시간 비행 제어: 임베디드 센서 교정 및 데이터 수집

출처: 엘라 M. 앳킨스, 항공 우주 공학학과, 미시간 대학, 앤 아버, MI
개요
오토파일럿을 사용하면 항공기의 방향, 각도 속도 및 공기 속도를 측정하는 온보드 센서에서 수집된 데이터를 사용하여 항공기를 안정화할 수 있습니다. 이러한 수량은 자동 조종 장치에 의해 조정될 수 있으므로 항공기는 발사(이륙)부터 복구(착륙)를 통해 비행 계획을 자동으로 따릅니다. 대형 고정익 상용 수송기부터 4개의 추진기 유닛이 있는 쿼드콥터와 같은 소규모 다중 로터 헬리콥터에 이르기까지 모든 유형의 항공기를 제어하기 위해 유사한 센서 데이터가 수집됩니다.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)과 같은 센서에 의해 관성 위치와 속도를 포착하여 자동 조종 장치 실시간 비행 제어 시스템을 통해 멀티콥터 또는 고정 익 항공기가 지정된 궤적을 따라 태도와 공기 속도를 안정화할 수 있습니다. 센서 통합, 교정, 데이터 수집 및 신호 필터링은 비행 제어 실험을 위한 전제 조건입니다.
여기서는 비행 제어에 필요한 데이터를 제공하는 센서 제품군에 대해 설명합니다. 두 개의 서로 다른 임베디드 컴퓨터 플랫폼에서 신호 인터페이스 및 데이터 수집이 설명되고 센서 교정이 요약됩니다. 단일 채널 이동 평균 및 중앙값 필터는 고주파 신호 노이즈를 줄이고 이상값을 제거하기 위해 각 데이터 채널에 적용됩니다.
이 실험에서는 실시간 비행 제어를 위한 데이터 수집 및 센서 교정이 입증됩니다. 여러 게시된 논문에서는 센서 데이터 수집 및 제어의 원리를 설명했으며, 최근에는 소형 무인 항공기(UAV) [1-3]용 센서에 초점을 맞추고 있습니다.

센서 교정
속도 자이로 교정 플롯의 예는 도 8에도시된다. 이 경우, 속도 자이로는 2.38 V. 속도 자이로 전압 데이터의 명목(제로 스피드) 판독값을 초당 6개의 서로 다른 회전 속도로 수집하였고, 선형 곡선이 이 데이터에 적합하였다. 그림과 같이 선형 맞춤은 수집된 모든 데이터 포인트의 근사치를 제공합니다.
비행 테스트 결과
그림 9는 실내 환경에서 비행하는 사분면에 대한 30년대 측면 가속 데이터 집합의 원시 및 필터링된 데이터를 보여 주었습니다. 필터 값 d와 n은 필터링 프로세스의 영향을 명확하게 설명하기 위해 상대적으로 큽니다. 그림과 같이 원시 데이터 노이즈가 감쇠됩니다. 그러나, 주목할 만한 시간 지연은 필터링된데이터(예: t...

Source: Ella M. Atkins, Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI
Overview
Autopilot allows aircraft to be stabilized ...

고정익 항공기는 공기 역학적 양력, 공기 역학적 항력, 추진 시스템, 추력 및 무게의 네 가지 힘의 균형을 유지하여 안정적인 비행을 달성합니다. 안정적인 비행을 위해서는 롤, 피치 및 요 축의 세 축 모두에 대한 모멘트의 균형을 맞춰야 합니다. 모든 회전은 이러한 축을 중심으로 한 각도로 정의되며, 롤 축의 변화로 인해 좌우 모션이 발생하고, 피치 축의 변경으로 인해 전방 및 후방 틸팅 모션이 발생하며, 요 축의 변경으로 인해 헤딩 변경이 발생합니다. 돌풍과 같은 갑작스러운 변화에 항공기를 안정화하기 위해 비행 제어 시스템은 실시간으로 업데이트해야 하는 모터 및 제어 표면 명령을 발행합니다. 따라서 제어 시스템은 다양한 센서를 사용하여 현재 고도, 즉 롤, 피치 및 요 각도와 공기 속도의 정확한 측정을 유지합니다. 센서에서 데이터가 수집되면 신호를 필터링하여 처리된 데이터 품질에 대한 잡음 및 이상치의 영향을 줄입니다. 그런 다음 데이터는 항공기 상태의 전체 추정치로 집계되어 비행 제어에 사용됩니다. 고정익 항공기와 멀티콥터 모두 이 제어 시스템에 의존하여 항공기 고도를 모니터링하고 제어합니다. 또한 둘 다 관성 측정 장치 또는 IMU로 알려진 센서 스윕을 사용합니다. IMU는 일반적으로 선형 가속도를 측정하기 위한 가속도계, 각속도를 측정하기 위한 속도 자이로스코프, 국소 자기장의 방향과 강도를 측정하기 위한 자기장 센서의 세 가지 센서 유형으로 구성됩니다. IMU는 종종 GPS 시스템과 연결되며 센서 축이 항공기 본체의 축과 정렬된 상태에서 항공기 무게 중심 근처에 장착됩니다. 이 실습에서는 정밀도 테이블 을 사용하여 간단한 IMU를 교정하는 방법을 시연합니다. 그런 다음 보정된 IMU를 멀티콥터에 장착하고 비행 테스트를 수행하여 실시간으로 보고 데이터를 필터링합니다. 실험의 첫 번째 부분에서는 정밀 속도 테이블을 사용하여 각 축에 대한 속도 자이로와 가속도계가 포함된 IMU를 보정합니다. 속도 테이블은 일련의 속도 명령에 따라 사용자 정의 속도로 정밀하게 회전합니다. 이를 통해 전압 판독값과 속도 사이의 관계를 결정할 수 있습니다. 시작하려면 나사로 IMU를 속도 테이블에 장착하고 보정 중인 센서 축(이 경우 X축)이 직접 방사상 안쪽 또는 바깥쪽이 되도록 방향을 지정합니다. 테이블 중심에서 IMU 중심까지의 거리를 측정하고 이 측정값을 원 운동의 참조 반경으로 사용합니다. IMU는 데이터 수집 보드에 장착됩니다. 구성 요소를 직접 연결합니다. 이제 IMU 속도 및 가속도 데이터를 수집하도록 소프트웨어를 설정합니다. 서로 다른 양수 및 음의 상수 비율 테이블 회전 속도를 사용하여 일련의 실험을 수행하며 0을 기준선 측정으로 사용합니다. 속도 테이블이 움직이지 않는 동안 속도 자이로와 가속도계를 S 값으로 기록합니다. 그런 다음 테스트를 시작하고 데이터를 수집합니다. 해당 방향에 대한 모든 각속도를 테스트한 후 IMU를 분리하고 가속도계가 위쪽을 향하도록 위치를 변경합니다. 다시 연결한 다음 테스트를 시작하여 -1G 데이터를 수집합니다. 그런 다음 가속도계가 아래쪽 방향이 되도록 IMU를 뒤집고 +1G 데이터를 수집합니다. x축 보정을 완료했으면 z축 센서가 방향 방사상 바깥쪽이 되도록 IMU의 위치를 변경하고 가속도계를 보정하기 위해 IMU를 위아래로 배치하는 것을 기억하면서 모든 테스트를 반복합니다. y축 센서에 대해 동일한 절차를 수행합니다. 실험의 다음 부분에서는 IMU를 쿼드콥터에 장착하고 그물이 있는 비행 시설 내부로 비행할 것입니다. 방사형 제어 송신기 수신기 인터페이스를 통해 조종사는 고도, 방향, 롤 각도, 피치 각도 및 요 각도에 대한 명령을 제공할 수 있습니다. 시작하기 전에 모든 배터리를 충전하고 쿼드콥터에 설치하기 전에 구성 요소를 테스트하십시오. 그런 다음 비행 준비를 하면서 기장, 시각 관찰자, 지상국 운영자 등 최소 3명이 모두 비행 계획에 대해 브리핑을 받도록 합니다. 쿼드콥터를 그물망이 있는 비행 시설로 가져와 평평한 랜딩보드에 놓습니다. 비행 테스트는 출발지에서 이륙하여 1.5m 고도까지 상승하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 0.5m/s의 기준 속도로 2미터 정사각형의 비행 패턴을 실행합니다. 쿼드콥터는 위치가 변경될 때마다 일시 중지됩니다. 그런 다음 0.5, 1 및 1.5m/s에서 더 빠른 속도의 횡단 세그먼트를 실행하여 속도가 오버슈트에 미치는 영향을 보여줍니다. 비행 테스트를 시작하려면 지상국에서 데이터 수집을 시작하십시오. 비행 구역이 깨끗한지 확인한 후 모터를 작동시킵니다. 이제 이륙을 시작하기 전에 조종사가 각 단계를 호출하여 비행 테스트 시퀀스를 시작합니다. 모든 비행 모드 변경 사항, 알려진 웨이포인트 목표 또는 기동을 알리십시오. 비행 계획이 실행된 후 나머지 비행 팀에게 쿼드콥터의 최종 하강 및 착륙을 알립니다. 그런 다음 쿼드콥터의 모터를 해제합니다. 모든 비행 데이터를 저장 및 다운로드하고 비행 로그북에 비행을 기록합니다. 마지막으로 모든 장비를 복구하고 다음 사용자를 위해 해당 영역을 비우십시오. 이제 결과를 해석해 보겠습니다. IMU에 대한 교정 데이터부터 시작하여 먼저 자이로 전압에 대한 속도 테이블의 회전 속도 플롯을 보여줍니다. rate 테이블은 자이로 캘리브레이션을 위한 각속도의 직접 제어를 제공합니다. 데이터에 대한 선형 맞춤을 통해 자이로 전압에서 속도를 계산할 수 있습니다. 이 경우 속도 자이로는 2.38V의 공칭 제로 속도 판독값을 방출합니다. 마지막으로 비행 데이터를 살펴보겠습니다. 여기에서는 보정된 IMU를 사용하여 쿼드콥터에 대한 30초 횡가속도 데이터 세트를 보여줍니다. 이 플롯은 시간 대비 IMU의 원시 및 필터링된 가속도 측정값을 보여줍니다. 측정에서 노이즈를 제거하기 위해 데이터를 필터링했습니다. 원시 노이즈 데이터가 감쇠된 것을 볼 수 있습니다. 그러나 필터링된 데이터에는 시간 지연이 있습니다. 요약하면, 항공기 제어 시스템이 다양한 센서를 사용하여 비행 중 현재 고도와 대기 속도를 측정하는 방법을 배웠습니다. 그런 다음 속도 자이로와 가속도계를 보정하고 비행 실험을 수행하기 전에 쿼드콥터에 장착했습니다.

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Engineering

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Aeronautical Engineering

항공공학

Real-time Flight Control: Embedded Sensor Calibration and Data Acquisition

autopilot sensors for uav flight control

Autopilot flight control depends on onboard sensors that measure an aircraft’s orientation, angular velocity, and airspeed. These measurements let the system stabilize the aircraft and help it follow a flight plan from takeoff through landing.

The same kind of sensor data is used in many aircraft, including large fixed-wing transport planes and small multirotor helicopters such as quadcopters with four thruster units. When inertial position and velocity are captured with a sensor such as the Global Positioning System (GPS), the autopilot can help a multicopter or fixed-wing aircraft hold its attitude and airspeed while following a set trajectory.

Accurate flight control experiments also require sensor integration, calibration, data acquisition, and signal filtering. The sensor suite in this work provides the data needed for flight control, and the signal interfaces and data acquisition methods are shown on two different embedded computer platforms.

Sensor calibration is summarized as part of the setup. To clean the data, single-channel moving average and median filters are applied to each channel. These filters reduce high-frequency noise and remove outliers, which helps prepare the measurements for real-time flight control.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

aerodynamic performance of a model aircraft: the dc-6b

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Wind Tunnel Testing of a DC-6B Model

A low-speed wind tunnel can be used to study the aerodynamics of a DC-6B model aircraft. It helps measure how the airplane performs and how stable it is in flight. This type of testing is useful for understanding aircraft behavior under controlled airflow. The model used here has a removable tail and a 6-component external aerodynamic force balance. That setup lets researchers measure lift coefficient (CL), drag coefficient (CD), pitching moment coefficient (CM), and yaw moment coefficient...

propeller characterization: variations in pitch, diameter, and blade number on performance

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Propeller Slip and Blade Design Effects

Propellers are twisted airfoils used to move aircraft and watercraft. The chord angle changes along the radial station of the propeller, which affects how the blade pushes air. Because propellers are important in propulsion systems, engineers study them to help design high-performance vehicles. A key propeller feature is pitch, or twist. Pitch is usually measured as a length and describes the theoretical distance a propeller would move through the air in one full revolution. In real...

airfoil behavior: pressure distribution over a clark y-14 wing

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Measuring Lift with a Clark Y-14 Airfoil

A Clark Y-14 airfoil is used to measure pressure distribution and estimate lift. An airfoil is a 2-dimensional wing section that helps show key wing performance features. In this demonstration, the pressure distribution around the airfoil is measured with a wind tunnel. Pressure distribution is closely related to the lift generated by an airfoil. The Clark Y-14 model used here has a thickness of 14% and a flat lower surface from 30% of the chord length to the back. The model also includes 19...

clark y-14 wing performance: deployment of high-lift devices (flaps and slats)

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Wing Lift Control with Flaps and Slats

The Clark Y-14 wing shows how flaps and slats can change airplane lift during takeoff and landing. A wing is the main part of an airplane that generates lift, and high-lift devices help improve its performance when extra lift is needed. Flaps are located on the trailing edge of the wing. Slats are located on the leading edge. In this experiment, both devices are added to a Clark Y-14 wing so their aerodynamic effects can be studied in a wind tunnel. The wind tunnel creates set airspeeds for...

turbulence sphere method: evaluating wind tunnel flow quality

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Measuring Wind Tunnel Turbulence with a Sphere

Wind tunnel turbulence can be measured with a smooth sphere as a test model. Wind tunnel tests help engineers design vehicles and structures that will face airflow during use. The air flows are applied in a controlled way, and the model is usually a smaller version of the full-sized object. For low-speed wind tunnel tests, the flow around the model must match the flow around the real object as closely as possible. This is called dynamic similarity, and it depends on the Reynolds number. The...

cross cylindrical flow: measuring pressure distribution and estimating drag coefficients

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Delta Wing Vortex Flow in a Water Tunnel

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constant temperature anemometry: a tool to study turbulent boundary layer flow

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Measuring Skin Friction in a Turbulent Boundary Layer

A turbulent boundary layer forms near a solid surface when fluid flow becomes irregular and mixed. In this region, viscous effects and viscous shear stress dominate because friction between the fluid and the surface slows the flow. Outside the boundary layer, the flow is inviscid, which means friction, thermal conduction, and mass diffusion do not create dissipative effects. The boundary layer idea, first introduced by Ludwig Prandtl in 1904, helps simplify the Navier-Stokes equation for flow...

pressure transducer: calibration using a pitot-static tube

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Pitot-Static Pressure Measurement Calibration

Pitot-static pressure measurement calibration uses a wind tunnel, a manometer, and a pressure transducer to link flow pressure to an electrical signal. Fluid pressure is an important flow property for understanding the aerodynamics of a system. In this setup, a pitot-static probe measures stagnation and static pressure during subsonic flow. A U-tube manometer is one of the oldest pressure measurement systems still used today. It is a U-shaped glass tube partly filled with liquid. Because it...

real-time flight control: embedded sensor calibration and data acquisition

Autopilot flight control depends on onboard sensors that measure an aircraft’s orientation, angular velocity, and airspeed. These measurements let the system stabilize the aircraft and help it follow a flight plan from takeoff through landing. The same kind of sensor data is used in many aircraft, including large fixed-wing transport planes and small multirotor helicopters such as quadcopters with four thruster units. When inertial position and velocity are captured with a sensor such as the...

multicopter aerodynamics: characterizing thrust on a hexacopter

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Hexacopter Thrust Testing in a Wind Tunnel

Hexacopter thrust testing shows how a six-rotor drone produces lift and drag. Multicopters are popular for hobby and commercial use. They are commonly built as quadcopters, hexacopters, or octocopters, depending on whether they use four, six, or eight thrusters. This study uses a small modular hexacopter platform with propulsion unit redundancy. Redundancy means the vehicle has backup capability if one motor fails. The team first measured static motor thrust with a dynamometer while changing...

aeronautical engineering

이 컬렉션은 공기역학적 성능을 평가하는 방법, 아음속 및 초음속 흐름 패턴을 시각화하는 기술, 실시간 비행 제어를 위한 측정 시스템을 보정하는 방법에 중점을 두고 항공공학의 기본 개념을 소개합니다.

See how onboard sensors, GPS, calibration, and filtering support autopilot flight control for fixed-wing aircraft and quadcopters in real time.

Autopilot Sensors for UAV Flight Control

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